Les équipes produisent plus vite, automatisent plus, génèrent plus de code. Et ça ne règle rien, parce que les vrais problèmes d'un projet ne sont pas techniques. Ce que les études récentes disent de l'IA au travail, et pourquoi elle rend certaines qualités humaines plus critiques que jamais.
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Le plus gros mensonge des ESN tient en une phrase : « Nous avons trouvé le bon profil. » Un CV ne livre jamais un projet, et deux Data Engineers ne sont pas interchangeables. Ce que nous entendons par matching, et une histoire vraie, chez Oney, qui montre ce que cela change.
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Le prototype prend trois semaines, la mise en production prend des mois, et la plupart des projets d'IA générative ne produisent aucun résultat mesurable. Ce n'est pas un problème de modèle. C'est un problème de données, de mesure et d'adoption. Ce que nous retenons, sans langue de bois.
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